Perirhinal input to neocortical layer 1 controls learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Signals sent back to the neocortex from the hippocampus control the long-term storage of memories in the neocortex 1,2 , but the cellular mechanisms underlying this process remain elusive. Here, we show that learning is controlled by specific medial-temporal input to neocortical layer 1. To show this we used direct cortical microstimulation detection task that allowed the precise region of learning to be examined and manipulated. Chemogenetically suppressing the last stage of the medial temporal loop, i.e. perirhinal cortex input to neocortical layer 1, profoundly disrupted early memory formation but had no effect on behavior in trained animals. The learning involved the emergence of a small population of layer 5 pyramidal neurons (~10%) with significantly increased firing involving high-frequency bursts of action potentials that were also blocked by suppression of perirhinal input. Moreover, we found that dendritic excitability was correspondingly enhanced in a similarly-sized population of pyramidal neurons and suppression of dendritic activity via optogenetic activation of dendrite-targeting inhibitory neurons also suppressed learning. Finally, single-cell stimulation of cortical layer 5 pyramidal neurons showed that burst but not regular firing retrieved previously learned behavior. We conclude that the medial temporal input to the neocortex controls learning through a process in L1 that elevates dendritic calcium and promotes burst firing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».